ビデオ: ビッグデータとIoT／CPS 2024
大きなデータは本当に新しいか、それともデータ管理の旅の進化ですか？それは実際には両方です。データ管理における他の波と同様に、過去50年間にわたり、データ管理の進化に加えて、大きなデータが構築されています。新しいことは、初めてコンピューティングサイクルとストレージのコストが転用点に達したことです。何でこれが大切ですか？
数年前には、ストレージと処理の制限のために分析したいすべてのものを保存することができなかったため、スナップショットや重要な情報のサブセットを保存することで組織が妥協することがありました。
<！ - 1 - >多くの状況で、この妥協はうまくいきました。たとえば、製造会社が2分ごとにマシンデータを収集してシステムの健全性を判断している可能性があります。しかし、スナップショットに新しいタイプの欠陥に関する情報が含まれていないことがあり、数カ月間気付かないことがあります。
大きなデータでは、データを効率的に格納し、クラウドベースのストレージを利用してよりコスト効率の高い方法でデータを仮想化できるようになりました。さらに、ネットワークの速度と信頼性の向上により、膨大な量のデータを許容されるペースで管理できるという物理的な限界がなくなりました。
<！ - 2 - >これに、コンピュータメモリの価格と洗練度の変化の影響を加えます。これらすべての技術の移行により、企業はわずか5年前には想像もつかなかったようなデータを活用する方法を想像することが可能になりました。
しかし、技術移転は孤立して起こることはありません。それは、技術の可用性と成熟によって満たすことができる重要なニーズが存在するときに起こります。仮想化、並列処理、分散ファイルシステム、メモリ内データベースなど、大きなデータの中心にある技術の多くは、数十年前から存在しています。
<！ - 3 - >アドバンスドアナリティクスも数十年前から存在してきましたが、必ずしも実用的ではありませんでした。 HadoopやMapReduceなどの他のテクノロジは数年間しか現れていません。このような技術の進歩によって、重大なビジネス上の問題に対処できるようになりました。企業は、さまざまな種類のデータから適切なスピードで洞察力と実行可能な結果を得ることができるようにしたいと考えています。
企業がパターンや異常を識別するために許容できるパフォーマンスでペタバイトのデータ（テキストファイルで満たされた200万個の4つの引き出しファイルキャビネットまたは13年のHDTVコンテンツに相当）を分析できる場合、企業はデータを理解することができます新しい方法でビッグデータへの移行はビジネスだけではありません。
科学、研究、政府活動もまた、それを推進するのに役立っている。人間のゲノムを分析したり、観測所で収集したすべての天文データを扱って、私たちの周りの世界の理解を深めてください。政府が反テロリズム活動で収集するデータの量も考慮すれば、ビッグデータはビジネスだけではないという考えを得ることができます。
データを扱う異なるアプローチが存在する。企業が製造プロセス中に製品の品質を分析して、コストのかかるエラーを回避できる場合は、動いているデータが使用されます。休憩中のデータは、ビジネスアナリストが売上、ソーシャルメディアデータ、顧客サービスの相互作用など、顧客関係のあらゆる側面に基づいて顧客の現在の購入パターンをよりよく理解するために使用されます。
ビジネスは、ビジネスの360度の見通しを得るため、そして顧客の期待の変化と変化を予測するために、膨大な量のデータを活用する初期の段階にあります。ビジネスニーズの答えを得るために必要なテクノロジーは、依然として互いに隔離されています。
大きなデータは単なるツールや技術の1つではありません。人、マシン、Webのいずれによって生成されたものであろうと、適切なデータに基づいて適切なタイミングで適切な洞察を提供するために、これらのテクノロジーがどのように集まっているかについてです。
